Ученые из МИФИ предложили новый метод — 3D-CGH-Net. Он основан на использовании нейросетей и позволяет быстро рассчитать нужные оптические элементы.

Результаты исследования представлены в высокорейтинговом журнале Optics and Lasers in Engineering.

Эксперименты показали, что качество 3D-изображений, созданных с помощью этих элементов, может быть лучше, чем у тех, которые сделаны по старым методам.

Мы создали новый метод, который позволяет быстрее создавать качественные голограммы. Для этого мы использовали нейронную сеть особой архитектуры и сложную структуру, которая учитывает множество сечений трехмерной сцены при создании голограммы.

Нейросеть обучается на больших выборках данных — от десятков тысяч до сотен тысяч примеров. Этот метод успешно применили в экспериментах по созданию трехмерных сцен с помощью света и при создании голограмм с использованием новых типов модуляторов света, которые работают очень быстро и имеют высокое разрешение, — рассказывает сотрудник лаборатории Дмитрий Рымов.

Как сообщил руководитель лаборатории профессор Ростислав Стариков, создание голограмм с помощью компьютера — это процесс, в котором сначала разрабатывают голограмму с помощью расчетов. Затем ее можно воплотить разными способами: например, напечатать или создать из другого материала. Также для этого используют специальные устройства, которые называются пространственно-временными модуляторами света. По сути, это микродисплеи.

Благодаря компьютерному синтезу голограмм можно быстро и точно создавать световые узоры, даже те, которых не существует в природе.

Компьютерные голограммы могут применяться в разных областях. Например, их используют для создания трехмерных изображений, чтобы лучше представить объекты. Они также помогают управлять микрочастицами с помощью лазера.

Еще компьютерные голограммы применяют для стимуляции биологических нейронов светом. Это может быть полезно в научных исследованиях.

Кроме того, они используются в 3D-печати и для управления световыми пучками. С их помощью можно создавать системы хранения данных, называемые голографической памятью. И это только некоторые из возможных применений компьютерных голограмм, — пояснил Ростислав Стариков.

Создание голограмм с помощью компьютера стало возможным в конце 60-х годов. Сейчас эта техника хорошо развита. Чтобы создать компьютерную голограмму, нужно решить обратную задачу: определить форму элемента, который создаст нужное распределение света.

Для этого есть несколько классических методов. Они сложные и требуют много времени для расчетов — иногда на это уходят часы. В современном мире такие задержки часто неприемлемы.

Применение нейронных сетей позволяет рассчитывать или, точнее, генерировать голограмму, если сеть предварительно успешно обучена. Для обучения требуется время и большие обучающие выборки, но обученная сеть генерирует голограмму очень быстро.

Современные технологии искусственного интеллекта уже сейчас позволяют использовать нейросети для решения сложных научных задач. Например, мы научились создавать очень качественные голограммы с помощью нейросетей. Всего за доли секунд они создают голограммы сложных трехмерных сцен высокого качества.

Мы разработали метод, который позволяет быстро синтезировать голограммы. Благодаря современным устройствам — пространственно-временным модуляторам света — можно создавать тысячи голограмм за секунду. Это значит, что трехмерное световое изображение может меняться тысячу раз в секунду, — отмечает доцент кафедры лазерной физики НИЯУ МИФИ Павел Черемхин.

Ранее ученые для проецирования голограмм применили наноантенны.